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申请/专利权人：重庆邮电大学;北京大学口腔医学院

摘要：本发明提供一种基于文本提示训练的深度学习牙种植体分类方法，涉及牙种植体分类技术领域，包括：融合知识特征和训练集中CBCT图像特征图的图像特征以形成联合特征；将联合特征和特征图拼接后嵌入类别标签特征，并获取标签‑像素相似图；对标签‑像素相似图进行处理以获取类别预测结果，并最小化损失函数以更新模型参数；将待测牙种植体的CBCT图像输入至训练好的牙种植体分类模型中以获取待测牙种植体类别；本发明通过对牙种植体相关的文本信息进行处理以作为知识特征，再融合知识特征和CBCT图像的图像特征以形成联合特征，以此通过牙种植体的文本信息约束牙种植体分类模型的学习训练，提高牙种植体分类模型的学习效率以及预测牙种植体类别的精准性。

主权项：1.一种基于文本提示训练的深度学习牙种植体分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取各类牙种植体的CBCT图像数据集，并将CBCT图像数据随机划分至训练集和测试集中；S2，将CBCT图像输入至牙种植分类模型中的图像编码器中进行特征提取以获取特征图，并将特征图输入至全连接模块中以获取图像特征；S3，将训练集中牙种植体的CBCT图像对应的文本信息作为文本标签，并输入至牙种植体分类模型的知识文本编码器中以得到知识特征；S4，将图像特征和知识特征进行拼接，并输入至牙种植体分类模型的知识注意力模块中以得到联合特征；S5，将联合特征和特征图均输入至牙种植分类模型的上采样模块中解码并拼接，得到包含联合特征的联合特征图并在其上嵌入对应的类别标签特征，计算类别标签特征和图像特征相似度以得到标签-像素相似图；S6，通过牙种植体分类模型的分类器对标签-像素相似图进行处理以获取类别预测结果，并计算分类损失函数，通过梯度反向传播，不断更新模型的参数，当损失函数收敛到最小值时完成模型的训练，得到训练好的牙种植体分类模型；S7，通过测试集中的CBCT图像对训练好的牙种植体分类模型进行测试，在牙种植体分类模型输出结果的精准度超过预设阈值时，则将待测牙种植体的CBCT图像输入至训练好的牙种植体分类模型中，以获取待测牙种植体的类别，并在牙种植体分类模型输出结果的精准度不超过预设阈值时重新对牙种植体分类模型进行训练。

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百度查询： 重庆邮电大学 北京大学口腔医学院 一种基于文本提示训练的深度学习牙种植体分类方法